{"title":"PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES MENENTUKAN TINGKATAN KALORI MENU Mc’Donald’s","authors":"Melina Manurung, Nuning Dzulhijjah","doi":"10.35957/jtsi.v3i2.3033","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Data mining adalah teknik yang memanfaatkan data dalam jumlah yang besar untuk memperoleh informasi berharga yang sebelumnya tidak diketahui dan dapat dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan penting. Menu merupakan daftar makanan serta minuman yang membantu pelanggan dalam menentukan pilihan yang akan di order. McDonald's merupakan salah satu restoran yang cukup terkenal dan menjadi pilihan banyak orang untuk melakukan pembelian. Dalam memilih makanan dan minuman banyak faktor yang memengaruhi pelanggan. Salah satu faktor yang memengaruhi adalah kandungan kalori dalam makanan dan minuman. Naive Bayes merupakan salah satu metode pada probabilistic reasoning. Algoritma Naive Bayes bertujuan untuk melakukan klasifikasi data pada kelas tertentu. Dalam penelitian ini menggunakan algoritma Naive Bayes sebagai alat untuk melihat kategori dan item makanan mana saja yang memilikii tingkatan kalori yang rendah sampai yang tinggi. Perhitungan ini bertujuan agar pelanggan mampu dalam menentukan kalori yang akan dikonsumsi tanpa harus memikirkan menu yang mana yang cocok atau tidak dengan pelanggan. Setelah melakukan perhitungan yang sesuai dengan algoritma maka didapatkan hasil bahwa salad dan desert merupakan tipe makanan yang paling rendah kalori dan yang beverage merupakan kategori yang paling rendah kaori untuk minuman. Selain itu secara keseluruhan , berdasarkan data yang ada didapat bahwa menu makanan yang ada di McDonald's mayoritas tergolong kepada level dengan kategori kalori yang rendah. \nKata kunci: Data Mining, Naïve Bayes, Kalori","PeriodicalId":30862,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi","volume":"9 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-09-14","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.35957/jtsi.v3i2.3033","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Data mining adalah teknik yang memanfaatkan data dalam jumlah yang besar untuk memperoleh informasi berharga yang sebelumnya tidak diketahui dan dapat dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan penting. Menu merupakan daftar makanan serta minuman yang membantu pelanggan dalam menentukan pilihan yang akan di order. McDonald's merupakan salah satu restoran yang cukup terkenal dan menjadi pilihan banyak orang untuk melakukan pembelian. Dalam memilih makanan dan minuman banyak faktor yang memengaruhi pelanggan. Salah satu faktor yang memengaruhi adalah kandungan kalori dalam makanan dan minuman. Naive Bayes merupakan salah satu metode pada probabilistic reasoning. Algoritma Naive Bayes bertujuan untuk melakukan klasifikasi data pada kelas tertentu. Dalam penelitian ini menggunakan algoritma Naive Bayes sebagai alat untuk melihat kategori dan item makanan mana saja yang memilikii tingkatan kalori yang rendah sampai yang tinggi. Perhitungan ini bertujuan agar pelanggan mampu dalam menentukan kalori yang akan dikonsumsi tanpa harus memikirkan menu yang mana yang cocok atau tidak dengan pelanggan. Setelah melakukan perhitungan yang sesuai dengan algoritma maka didapatkan hasil bahwa salad dan desert merupakan tipe makanan yang paling rendah kalori dan yang beverage merupakan kategori yang paling rendah kaori untuk minuman. Selain itu secara keseluruhan , berdasarkan data yang ada didapat bahwa menu makanan yang ada di McDonald's mayoritas tergolong kepada level dengan kategori kalori yang rendah.
Kata kunci: Data Mining, Naïve Bayes, Kalori